exp_2015_n1_Marmalyuk
.pdf
Marmalyuk P. A., Zhegallo A.V., Yuryev G. A., Panfilova A. S. Principles of construction of open-source software for oculography data analysis.
Experimental Psychology (Russia), 2015, vol. 8, no. 1
3)выделение в стимульном материале зон интереса или автоматическое создание набора зон интереса в виде регулярной сетки;
4)визуализация первичных и сглаженных/отфильтрованных траектории движений глаз, а также типичных (усредненных) траекторий для заданных экспериментальных ситуаций и стимулов, групп испытуемых, выявленных в результате кластерного анализа или указанных пользователем, а также выделенных на основе оценок внешних категориальных или порядковых факторов;
5)обнаружение окуломоторных событий: фиксаций, саккад, глиссад, моргания, сле-
дящих движений с помощью алгоритмов I-DT (Salvucci, Goldberg, 2000), I-VT (Olsen, 2012), Adaptive I-DT (Nyström, Holmqvist, 2010), I-MST, I-KFG, I-VVT, I-VMP и I-VDT (Komogortsev, 2013) и визуальное отображение их временных участков на графиках исходных или сглаженных траекторий;
6)расчет традиционных интегральных показателей глазодвигательной активности (интегральной длины пути взора, длительности, продолжительности фиксации, амплитуды, пиковой скорости, ускорения и асимметрии саккады, числа фиксаций и саккад, в том числе в различных направлениях и многих других показателей),
7)расчет основных статистических параметров и визуализация графиков вероятностного распределения значений показателей, проведение статистического анализа по экспериментальным ситуациям, по зонам интереса, по стимулам, по группам испытуемых (например, сравнение среднего времени фиксаций в двух группах испытуемых);
8)расчет матрицы вероятностей перехода между заданными зонами интереса или между ячейками регулярной сетки, наложенной на плоскость стимула, оценка матрицы представления преемника (successor representation matrix, аналог фундаментальной матрицы цепи Маркова) для последовательности переходов между заданными зонами интереса (Hayes et al., 2011);
9)построение карты распределения внимания (attention map) для заданных экспериментальных ситуаций, проведение статистического анализа сходства карт распределения внимания;
10)оценка по траектории степени используемости пространственных стратегий движения взора, задаваемых пользователем системы в виде сочетаний номеров или наименований зон интереса (Мармалюк, Звонкина, 2012);
11)проведение выборочного иерархического кластерного анализа для обнаружения скрытых закономерностей в данных с использованием в качестве признаков, по которым оцениваются попарные близости траекторий, следующих показателей: а) традиционных интегральных показателей, б) элементов матрицы переходных вероятностей или матрицы представления преемника, в) показателей степени выраженности пространственных стратегий движения взора, г) значений внешних факторов; д) статических карт распределения внимания;
12)визуализация результатов кластерного анализа, позволяющая выбирать наилучшее кластерное решение (вариант разбиения выборки на подгруппы);
13)сохранение исходных данных и результатов расчетов для их повторного использования, проведения сравнительного анализа и экстраполяции этих данных на иные аналогичные экспериментальные наблюдения.
137
©Московский городской психолого-педагогический университет
©PsyJournals.ru, 2015
Мармалюк П. А., Жегалло А. В., Юрьев Г. А., Панфилова А. С. Принципы построения программного обеспечения с открытым исходным кодом для анализа результатов окулографических исследований Экспериментальная психология. 2015. T. 8. № 1
Характеристика минимальных системных требований.
1.Оперативная память: минимум 512 Мб (конкретная рекомендация может быть дана при известном объеме обрабатываемых данных окулографического эксперимента).
2.Частота процессора: 1 ГГц.
3.Операционная система: Mac OS, OS Windows, FreeBSD, Solaris и другие дистрибутивы Unix и Linux.
4.Последняя версия интерпретатора языка R: 3.1.0.
Отличительные особенности разрабатываемой системы. Как упоминалось выше, для разработки системы было решено использовать среду вычислений R для статистической обработки данных и работы с графикой. Преимуществами выбора R для написания системы является, в первую очередь, широкая распространенность в научных кругах, позволяющая считать систему стандартным (де-факто) инструментом, используемым для анализа экспериментальных данных; возможность бесплатного пользования; открытый и свободный доступ. Характерным свойством R является то, что он поддерживает широкий спектр статистических и численных методов и обладает хорошей расширяемостью с помощью дополнительных пакетов статистической обработки, представляющих собой библиотеки программ, применение которых позволяет производить расчет специфических функций. В базовую поставку R включен основной набор пакетов, а всего по состоянию на 2013 год доступно более 4000 пакетов (R – язык программирования, 2014). Все пакеты, претендующие на публикацию в публичном официальном репозитории CRAN (Comprehensive R Archive Network) (CRAN, 2014), проходят строгую оценку, рецензирование, стандартизацию и верификацию. Такой подход позволяет удерживать уровень качества компонент среды R на постоянно высоком уровне. Пакеты, удовлетворяющие строгим критериями R-сообщества, доступны для загрузки из любой точки мира через сеть Интернет.
Разрабатываемая система для анализа данных айтрекинга будет представлять собой именно такой специализированный пакет, реализующий перечисленные ранее базовые функции и расширяемый за счет как создания новых пакетов, совместимых с базовым, так и путем добавления в базовую версию новых объектов и методов для работы с ними.
Еще одной особенностью R, чрезвычайно важной при решении исследовательских (поисковых) задач, являются графические возможности, заключающиеся в создании качественной и разнообразной интерактивной графики на базе трех основных пакетов: base, lattice и ggplot2 (Lewin-Koh, 2013).
Система, разработанная с помощью стандартных общепризнанных средств с открытым исходным кодом, способствует облегчению проверки адекватности применяемых методов обработки данных окулографии и обеспечению корректности их реализации (соответствие научному принципу обоснованности). Возможность бесплатного пользования системой позволит устранить организационные издержки и бюджетные ограничения, возникающие на этапе обработки экспериментальных данных, что, в свою очередь, приведет к оптимизации процесса получения и распространения гуманитарных научных знаний в обществе. Доступность разработанных средств для загрузки с портала, размещенного в сети Интернет, обеспечит возможность перепроверки научных результатов, получаемых с помощью разработанного программного обеспечения (соответствие научному принципу интерсубъективной проверяемости), а разработка модульной структуры программного обеспечения создаст предпосылки для дальнейшего расширения и развития проекта (соответствие научному принципу прогрессизма). Реализация в рамках одного программного решения нескольких математических подходов к анализу данных окулографии, включая авторские разработки, позволит исследо-
138
©Московский городской психолого-педагогический университет
©PsyJournals.ru, 2015
Marmalyuk P. A., Zhegallo A.V., Yuryev G. A., Panfilova A. S. Principles of construction of open-source software for oculography data analysis.
Experimental Psychology (Russia), 2015, vol. 8, no. 1
вателям перепроверять выявленные закономерности и делать более надежные выводы. Следует особо отметить, что большинство как традиционных, так и самых современ-
ных методов статистики и математического моделирования не потребуют повторной реализации, поскольку доступны в CRAN: необходимо лишь адаптировать их к специфике анализа данных айтрекинга (путем преобразования «сырых» данных траекторий в различные представления – наборы признаков обрабатываемых траекторий), собрав с помощью отдельных модулей мощную аналитическую систему.
Однако среда R предоставляет пользователю лишь интерфейс командной строки, что делает проблематичным ее использование неспециалистами в области программирования. Понимая важность обеспечения таких пользователей возможностями R, а также в педагогических целях, представителями R-сообщества были разработаны пакеты для R (Tcl/ Tk, RGtk, gWidgets2 и другие), позволяющие создавать графические пользовательские интерфейсы (GUI, graphical user interface), например, такие как R Commander (Rcommander, 2013), RKWard (RKWard, 2013), Deducer (Deducer, 2013) и многие другие.
К сожалению, надстройка существующих GUI для нужд данного проекта не представляется возможной, поскольку все они рассчитаны на работу лишь с данными, представленными в табличном виде, а не со сложными объектами в виде наборов окуломоторных событий, графических стимулов и т.п. Поэтому для создания собственного GUI системы нами планируется использовать пакет gWidgets2 (Verzani, 2014), что позволит любому психоло- гу-экспериментатору проводить анализ собственных данных, опираясь на интуитивно понятный графический интерфейс с элементами диалога, не теряя при этом возможности использовать интерфейс командной строки.
Разработка системы осуществляется в рамках объектно-ориентированной парадигмы программирования, концептуальный аппарат которой включает такие понятия, как «объекты», «классы объектов» и методы работы с ними. Такой подход позволяет наилучшим образом представить специфику области знаний, определить основные свойства классов объектов, таких как, например, траектория взора или окуломоторное событие, экземпляры которых суть анализируемые данные, формирующие выборки наблюдений и обладающие особыми специфическими свойствами, допускающими осмысленные методы обработки этих данных. Кроме того, такой подход обеспечивает структурированность и модульность программного кода, что очень важно при необходимости внесения изменений и доработки.
Всреде R присутствует возможность сохранения рабочего пространства пользователя (набора активных объектов, содержащих полученные данные, и функций) в виде файла на жестком диске. Эта опция обеспечивает легкость переноса исходных данных, метаданных (например, информации о соответствии данных траекторий конкретным стимулам) и полученных результатов обработки путем копирования единого файла данных, продуцируемого по желанию пользователя в рамках сеанса работы с R. В соответствии с проектным решением, при работе пользователя с системой в целях хранения обрабатываемых данных будет формироваться набор связанных объектов-таблиц, что позволит хранить не только сами данные, но и заданную пользователем информацию о связях между данными, определяющих целостность информации, полученной в рамках эксперимента.
Вструктуру хранения данных заложены атрибуты, позволяющие в будущем реализовать в системе функции, связанные с анализом данных, зарегистрированных при просмотре видеозаписей или с помощью мобильных установок, а также с работой с нечеткими, распределенными и динамическими зонами интереса (Holmqvist et al., 2011).
139
©Московский городской психолого-педагогический университет
©PsyJournals.ru, 2015
Мармалюк П. А., Жегалло А. В., Юрьев Г. А., Панфилова А. С. Принципы построения программного обеспечения с открытым исходным кодом для анализа результатов окулографических исследований Экспериментальная психология. 2015. T. 8. № 1
Заключение
Выполненный обзор показал, что существует достаточно обширный ряд программных решений задач анализа данных айтрекинга. Среди них можно выделить два основных типа систем: проприетарные и открытые – условно-бесплатные или бесплатные. Проприетарные системы обычно используются в коммерческом секторе, в то время как в научной работе предпочтительны именно открытые решения.
Среди открытых программных решений на данный момент отсутствуют системы, отвечающие таким важнейшим критериям обработки экспериментальных результатов, как функциональность, кросс-платформенность, наличие пользовательского интерфейса, возможность выполнения полного цикла анализа данных в рамках одной системы. Единые стандарты технологии анализа айтрекинговых данных только начинают формироваться, а каждый год создаются и тестируются новые базовые алгоритмы обнаружения окуломоторных событий и реализуются специфические методы, применяемые в конкретной прикладной области.
Очевидна актуальность развития прикладных информационно-аналитических систем автоматизированного анализа данных окулографического эксперимента как путем формирования новых концептуальных подходов и совершенствования алгоритмов, так и посредством унификации и стандартизации их архитектуры.
Следование принципу открытости, внимание к критике научного сообщества, а также совместные усилия экспериментаторов и опытных разработчиков прикладных систем, несомненно, положительно повлияют на дальнейшее становление окулографического метода исследований.
Предложенная авторами концепция и технический проект (доступен в публичном репозитории (Marmalyuk, 2014)) расширяемой системы, позволяющей выполнять большую часть цикла анализа айтрекинговых данных, послужат основой для следующего этапа работы – программной реализации ее ядра.
Финансирование.
Публикация подготовлена в рамках поддержанного РГНФ научного проекта № 14-06-12012 «Программное обеспечение с открытым исходным кодом для анализа результатов окулографических исследований».
Литература
1.Барабанщиков В. А., Жегалло А. В. Регистрация и анализ направленности взора человека. М.: Институт психологии РАН, 2013. 316 c.
2.Мармалюк П. А., Звонкина О. М. Опорные показатели глазодвигательной активности при прохождении теста Равена и автоматизация их расчета для оценки выраженности релевантных когнитивных стилей // Экспериментальный метод в структуре психологического знания. Материалы Всерос. науч. конф. М.: Институт психологии РАН, 2012. С. 96–101.
3.SensoMotoric Instruments GmbH [Electronic resource] // SMI BeGaze Eye Tracking Analysis Software, 2014. URL: http://www.smivision.com/en/gaze-and-eye-tracking-systems/products/begaze- analysis-software.html (дата обращения 27.06.2014).
4.Caldara R., Miellet S. iMap: A Novel Method for Statistical Fixation Mapping of Eye Movement data // Behavior Research Methods. 2011. Vol. 43. № 3. P. 864–878.
5.Logacev P., Vasishth S. Em2 [Electronic resource] // CRAN – Package em2, 2013. URL: http://cran.r- project.org/web/packages/em2/index.html (дата обращения 27.06.2014).
140
©Московский городской психолого-педагогический университет
©PsyJournals.ru, 2015
Marmalyuk P. A., Zhegallo A.V., Yuryev G. A., Panfilova A. S. Principles of construction of open-source software for oculography data analysis.
Experimental Psychology (Russia), 2015, vol. 8, no. 1
6.Verzani J. GWidgets2 [Electronic resource] // CRAN - Package gWidgets2, 2014. URL: http://cran.r- project.org/web/packages/gWidgets2/index.html (дата обращения 27.06.2014).
7.Lewin-Koh N. Graphic Displays & Dynamic Graphics & Graphic Devices & Visualization [Electronic resource] // CRAN Task View, 2013. URL: http://cran.r-project.org/web/views/Graphics.html (дата обращения 27.06.2014).
8.Deducer [Electronic resource] // An R Graphical User Interface (GUI) for Everyone, 2013. URL: http://www.deducer.org/pmwiki/pmwiki.php?n=Main.DeducerManual (дата обращения 27.06.2014).
9.EyeTracking Inc. [Electronic resource] // EyeTracking Inc. – the eye tracking experts, 2013. URL: http://www.eyetracking.com (дата обращения 27.06.2014).
10.Gitelman D. R. ILAB: A program for postexperimental eye movement analysis // Behavior Research Methods. 2002. V. 34. № 4. P. 605–612.
11.Hope R. M. Gazetools [Electronic resource] // Index. gazetools 4.0.201407071716, 2013. URL: http:// ryanhope.github.io/gazetools/ (дата обращения 10.07.2014).
12.Hayes Т. R., Petrov A. A., Sederberg P. B. A novel method for analyzing sequential eye movements reveals strategic influence on Raven’s Advanced Progressive Matrices // Journal of Vision. 2011. Vol. 11. № 10. P. 1–11.
13.Holmqvist K., Nyström M., Andersson, R., Dewhurst R., Jarodzka H., Weijer J. Eye Tracking: A comprehensive guide to methods and measures. Oxford University Press, 2011. 560 p.
14.Komogortsev O. V. Komogortsev Oleg’s Web Page [Electronic resource] // Eye Movement Classification Software (offline classification), 2013. URL: http://cs.txstate.edu/~ok11/emd_offline.html (дата обращения 10.07.2014).
15.Komogortsev O. V., Gobert D. V., Jayarathna S., Koh D., Gowda S. Standardization of Automated Analyses of Oculomotor Fixation and Saccadic Behaviors // Biomedical Engineering, IEEE Transactions on. Vol. 57. № 11. P. 2635–2645.
16.Komogortsev O. V., Karpov A. Automated Classification and Scoring of Smooth Pursuit Eye Movements in Presence of Fixations and Saccades // Journal of Behavioral Research Methods. 2013. Vol. 45. № 1. P. 1–13.
17. Nyan [Electronic resource] // Nyan® – a full-featured eye tracking analysis and presentation tool, 2013. URL: http://www.interactive-minds.com/eye-tracking-software/nyan (дата обращения 27.06.2014).
18.Nyström M., Holmqvist K. An adaptive algorithm for fixation, saccade, and glissade detection in eyetracking data // Behavior Research Methods. 2010. Vol. 42. № 1. P. 188–204.
19.Hope R. M. Eyetracking [Electronic resource] // Package “eyetracking”, 2014. URL: http://cran.r- project.org/web/packages/eyetracking/eyetracking.pdf (дата обращения 27.06.2014).
20.Papenmeier F., Huff M. DynAOI: A tool for matching eye-movement data with dynamic areas of interest in animations and movies // Behavior Research Methods. 2010. Vol. 42. № 1. P. 179–187.
21.Marmalyuk P. A. EyeTracking [Electronic resource]: public repository for the RFH project №14-06- 12012, 2014. URL: https://github.com/PMarmalyuk/EyeTracking (дата обращения 27.06.2014).
22.R Core Team [Electronic resource]: R: A language and environment for statistical computing // R Foundation for Statistical Computing. 2014. URL: http://www.R-project.org/ (дата обращения 02.03.2015).
23.Rcommander [Electronic resource]: a graphical interface for R, 2013. URL: http://www.rcommander. com (дата обращения 27.06.2014).
24.Salvucci D. D., Goldberg J. H. Identifying fixations and saccades in eye-tracking protocols // Proceedings of the 2000 Symposium on Eye Tracking Research and Applications. 2000. P. 71–78.
25.Sogo H. GazeParser: an open-source and multiplatform library for low-cost eye tracking and analysis // Behavorial Research Methods. 2013. Vol. 45. № 3. P. 684–695.
141
©Московский городской психолого-педагогический университет
©PsyJournals.ru, 2015
Мармалюк П. А., Жегалло А. В., Юрьев Г. А., Панфилова А. С. Принципы построения программного обеспечения с открытым исходным кодом для анализа результатов окулографических исследований Экспериментальная психология. 2015. T. 8. № 1
26.CRAN [Electronic resource]: The Comprehensive R Archive Network, 2014. URL: http://cran.r- project.org (дата обращения 27.06.2014).
27.Olsen A. Tobii I-VT Fixation Filter [Electronic resource]: Algorithm Description, 2012. URL: http:// www.tobii.com/en/eye-tracking-research/global/library/white-papers/the-tobii-i-vt-fixation-filter (дата обращения 27.06.2014).
28.Tobii Studio [Electronic resource]: Eye Tracking Software for Analysis, 2013. URL: http://www.tobii. com/en/eye-tracking-research/global/products/software/tobii-studio-analysis-software (дата обращения 27.06.2014).
29.Voßkühler A., Nordmeier V., Kuchinke L., Jacobs A. M. OGAMA – OpenGazeAndMouseAnalyzer: Open source software designed to analyze eye and mouse movements in slideshow study designs // Behavior Research Methods. 2008. Vol. 40. № 4. P. 1150–1162.
30.RKWard [Electronic resource]: Welcome to RKWard, 2013. URL: http://rkward.sourceforge.net/wiki/ Main_Page (дата обращения 27.06.2014).
31.West J. M., Haake A. R., Rozanski E. P., Karn, K. S. EyePatterns: software for identifying patterns and similarities across fixation sequences // ETRA, Proceedings of the 2006 symposium on Eye tracking research & applications. 2006. P. 149–154.
PRINCIPLES OF CONSTRUCTION OF OPEN-SOURCE SOFTWARE FOR OCULOGRAPHY DATA ANALYSIS
MARMALYUK P.A.*, Moscow State University of Psychology and Education, Moscow, Russia, e-mail: pavel.marmalyuk@gmail.com
ZHEGALLO A.V.**, Moscow State University of Psychology and Education, Moscow, Russia, e-mail: zhegs@mail.ru
YURYEV G.A.***, Moscow State University of Psychology and Education, Moscow, Russia, e-mail: nezdeshni@gmail.com
PANFILOVA A.S.****, Moscow State University of Psychology and Education, Moscow, Russia, e-mail: panfilova87@gmail.com
An overview of existing proprietary and open source software for oculography data analysis is presented which briefly discuss the advantages and disadvantages of existing solutions. The
For citation:
Marmalyuk P. A., Zhegallo A. V., Yuryev G. A., Panfilova A. S. Principles of construction of open-source software for oculography data analysis. Eksperimental’naya psikhologiya = Experimental psychology
(Russia), 2015, vol. 8, no. 1, pp. 127–144.
*Marmalyuk P. A. PhD (Computer Science), Head of the Laboratory of Mathematical Psychology and Applied Software, Centre of Information Technologies for Psychological Studies, Moscow State University of Psychology and Education. E-mail: pavel.marmalyuk@gmail.com
**Zhegallo A. V. PhD (Psychology), Senior Researcher, Centre of Experimental Psychology, Moscow State University of Psychology and Education. E-mail: zhegs@mail.ru
***Yuryev G. A. PhD (Physics and Mathematics), Assistant Professor, Department of Computer Science, Moscow State University of Psychology and Education. E-mail: nezdeshni@gmail.com
****Panfilova A. S. Programmer, Laboratory of Mathematical Psychology and Applied Software, Centre of Information Technologies for Psychological Studies, Moscow State University of Psychology and Education. E-mail: panfilova87@gmail.com
142
©Московский городской психолого-педагогический университет
©PsyJournals.ru, 2015
Marmalyuk P. A., Zhegallo A.V., Yuryev G. A., Panfilova A. S. Principles of construction of open-source software for oculography data analysis.
Experimental Psychology (Russia), 2015, vol. 8, no. 1
urgency of developing a new system which is free of specified drawbacks is discussed. A concept and design of an open source software system for analysis of oculography data obtained using videooculography hardware systems are proposed. Specific features of the system being developed are outlined, in particular, an open source code, a principle of modularity (expandability) and a principle of object-orientation.
Keywords: eye movements, software, eye tracking, R programming language, psychological experiment’s data analysis.
Funding.
This work was supported by the Russian Foundation for Humanities (project №14-06-12012 «Open-source software for oculography data analysis»)
References
1.Barabanshchikov V. A., Zhegallo A. V. Registratsiya i analiz napravlennosti vzora cheloveka [Registration and analysis of human eye orientation]. Moscow, Institute of Psychology RAN Publ., 2013. 316 p. (In Russ.).
2.Caldara R., Miellet S. iMap: A Novel Method for Statistical Fixation Mapping of Eye Movement data. Behavior Research Methods, 2011, vol. 43, no. 3, pp. 864–878.
3.CRAN [Electronic resource]. The Comprehensive R Archive Network, 2014. URL: http://cran.r-project.org (accessed 27.06.2014).
4.Deducer [Electronic resource]. An R Graphical User Interface (GUI) for Everyone, 2013. URL: http:// www.deducer.org/pmwiki/pmwiki.php?n=Main.DeducerManual (accessed 27.06.2014).
5.EyeTracking Inc. [Electronic resource]. EyeTracking Inc. – the eye tracking experts, 2013. URL: http:// www.eyetracking.com (accessed 27.06.2014).
6.Gitelman D. R. ILAB: A program for postexperimental eye movement analysis. Behavior Research Methods, 2002, vol. 34, no. 4, pp. 605–612.
7.Hayes Т. R., Petrov A. A., Sederberg P. B. A novel method for analyzing sequential eye movements reveals strategic influence on Raven’s Advanced Progressive Matrices. Journal of Vision, 2011, vol. 11, no. 10,
pp.1–11.
8.Holmqvist K., Nyström M., Andersson, R., Dewhurst R., Jarodzka H., Weijer J. Eye Tracking: A comprehensive guide to methods and measures.Oxford University Press, 2011. 560 p.
9.Hope R. M. Eyetracking [Electronic resource]. Package “eyetracking”, 2014. URL: http://cran.r-project. org/web/packages/eyetracking/eyetracking.pdf (accessed 27.06.2014).
10.Hope R. M. Gazetools [Electronic resource]. Index. gazetools 4.0.201407071716, 2013. URL: http:// ryanhope.github.io/gazetools/ (accessed 10.07.2014).
11.Komogortsev O. V. [Electronic resource] Komogortsev Oleg’s Web Page. Eye Movement Classification Software (offline classification), 2013. URL: http://cs.txstate.edu/~ok11/emd_offline.html (accessed 10.07.2014).
12.Komogortsev O. V., Gobert D. V., Jayarathna S., Koh D., Gowda S. Standardization of Automated Analyses of Oculomotor Fixation and Saccadic Behaviors. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 57, no. 11, pp. 2635–2645.
13.Komogortsev O. V., Karpov A. Automated Classification and Scoring of Smooth Pursuit Eye Movements in Presence of Fixations and Saccades. Journal of Behavioral Research Methods, 2013, vol. 45, no. 1,
pp.1–13.
14.Lewin-Koh N. Graphic Displays & Dynamic Graphics & Graphic Devices & Visualization [Electronic resource]. CRAN Task View, 2013. URL: http://cran.r-project.org/web/views/Graphics.html (accessed 27.06.2014).
143
©Московский городской психолого-педагогический университет
©PsyJournals.ru, 2015
Мармалюк П. А., Жегалло А. В., Юрьев Г. А., Панфилова А. С. Принципы построения программного обеспечения с открытым исходным кодом для анализа результатов окулографических исследований Экспериментальная психология. 2015. T. 8. № 1
15.Logacev P., Vasishth S. Em2 [Electronic resource]. CRAN – Package em2, 2013. URL: http://cran.r- project.org/web/packages/em2/index.html (accessed 27.06.2014).
16.Marmalyuk P. A. EyeTracking [Electronic resource]. Public repository for the RFH project №14-06- 12012, 2014. URL: https://github.com/PMarmalyuk/EyeTracking (accessed 27.06.2014).
17.Marmalyuk P. A., Zvonkina O. M. Opornye pokazateli glazodvigatel’noi aktivnosti pri prokhozhdenii testa Ravena i avtomatizatsiya ikh rascheta dlya otsenki vyrazhennosti relevantnykh kognitivnykh stilei [Oculomotor activity indicators during Raven test and automation of their calculation to assess the severity of relevant cognitive styles]. Materialy Vserossiyskoy nauchnoy konferencii “Eksperimental’nyi metod v strukture psikhologicheskogo znaniya” [Proceedings of the All-Russian Scientific Conference “Experimental method in the structure of psychological knowledge” (Moscow, November 22–23, 2012)]. Moscow, Institute of Psychology RAN Publ., 2012. Pp. 96–101. (In Russ.)
18.Nyan [Electronic resource]. Nyan® - a full-featured eye tracking analysis and presentation tool, 2013. URL: http://www.interactive-minds.com/eye-tracking-software/nyan (accessed 27.06.2014).
19.Nyström M., Holmqvist K. An adaptive algorithm for fixation, saccade, and glissade detection in eyetracking data. Behavior Research Methods, 2010, vol. 42, no. 1, pp. 188–204.
20.Olsen A. Tobii I-VT Fixation Filter [Electronic resource]. Algorithm Description, 2012. URL: http:// www.tobii.com/en/eye-tracking-research/global/library/white-papers/the-tobii-i-vt-fixation-filter (accessed 27.06.2014).
21.Papenmeier F., Huff M. DynAOI: A tool for matching eye-movement data with dynamic areas of interest in animations and movies. Behavior Research Methods, 2010, vol. 42, no. 1, pp. 179–187.
22. R Core Team [Electronic resource]. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, 2014. URL: http://www.R-project.org/ (accessed 02.03.2015).
23.Rcommander [Electronic resource]. A graphical interface for R, 2013. URL: http://www.rcommander. com (accessed 27.06.2014).
24.RKWard [Electronic resource]. Welcome to RKWard, 2013. URL: http://rkward.sourceforge.net/wiki/ Main_Page (accessed 27.06.2014).
25.Salvucci D. D., Goldberg J. H. Identifying fixations and saccades in eye-tracking protocols. Proceedings of the 2000 Symposium on Eye Tracking Research and Applications (November 6-8, Palm Beach Gardens, Florida, USA). ACM Press, 2000, vol. 1, pp. 71–78.
26.SensoMotoric Instruments GmbH [Electronic resource]. SMI BeGaze Eye Tracking Analysis Software, 2014. URL: http://www.smivision.com/en/gaze-and-eye-tracking-systems/products/begaze-analysis-soft- ware.html (accessed 27.06.2014).
27.Sogo H. GazeParser: an open-source and multiplatform library for low-cost eye tracking and analysis. Behavorial Research Methods, 2013, vol. 45 no. 3, pp. 684–695.
28.Tobii Studio [Electronic resource]. Eye Tracking Software for Analysis, 2013. URL: http://www.tobii.com/ en/eye-tracking-research/global/products/software/tobii-studio-analysis-software (accessed 27.06.2014).
29.Verzani J. GWidgets2 [Electronic resource]. CRAN - Package gWidgets2, 2014. URL: http://cran.r- project.org/web/packages/gWidgets2/index.html (accessed 27.06.2014).
30.Voßkühler A., Nordmeier V., Kuchinke L., Jacobs A. M. OGAMA – OpenGazeAndMouseAnalyzer: Open source software designed to analyze eye and mouse movements in slideshow study designs. Behavior Research Methods, 2008, vol. 40, no. 4, pp. 1150–1162.
31.West J. M., Haake A. R., Rozanski E. P., Karn, K. S. EyePatterns: software for identifying patterns and similarities across fixation sequences. ETRA, Proceedings of the 2006 symposium on Eye tracking research & applications (San Diego, California, USA, March 27-29). ACM Press, 2006, vol. 1, pp. 149–154.
144
©Московский городской психолого-педагогический университет
©PsyJournals.ru, 2015